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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.8
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 700 - 711 (12page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.8.700
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기존의 감성 분석은 하나의 문장 혹은 문서를 단일 감성으로 분류하지만, 한 문장안에 두 가지 이상의 감성이 존재할 수 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 어절 단위로 감성 표현 영역을 구분하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주제별 사전으로 예측한 문장의 주제를 모델의 자질로 사용한다. 주제별 사전은 학습 단계 초기에 구축되며, 학습 모듈이 학습 말뭉치에서 주제별 단어를 수집하고 어휘의미망의 상하관계를 이용해 주제별 단어를 확장한다. 제안 모델의 구조는 형태소 분석된 문장을 입력으로 사용하는 UBERT 모델에 주제 분류와 감성 표현 영역을 예측하는 레이어를 추가한 것이다. 평가 방식은 어절 단위 F1-Score를 사용한다. 상술한 문장 주제를 자질로 사용한 제안 모델은 F1-Score이 58.19%까지 나왔으며, baseline보다 0.97% 포인트 향상했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 어휘의미망
4. 주제별 사전 구축
5. 모델
6. 실험
7. 실험 결과
8. 결론
References
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